Fatigue and health-related quality of life in patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple sclerosis is a debilitating, chronic neurological disease with diverse symptoms. Fatigue is a major aspect of this, impacting negatively on physical functioning, productivity, general well-being and health-related quality of life (HRQoL). Aim: To expose the relationship between fatigue and HRQoL in this clinical population in Saudi Arabia, supporting the development of comprehensive nursing management regimes. Methods: Patients were recruited from out-patient clinics in three Saudi Arabian cities (130 women, 71 men) for a correlational, cross-sectional study. SF-36 Health Survey and Fatigue Severity Scale were used, together with demographic variables. Descriptive analysis, correlation and t -test were applied within IBM Statistics v22. Results: Mean total Fatigue Severity Scale score was 5.59 (SD 1.18). Mean total Quality of Life score was 43.69 (SD 25.97). Fatigue was the major manifestation of the disease impacting negatively on patients’ quality of life. Conclusion: The findings not only linked fatigue to lower quality of life but also addressed the specific national demographic: an unusual pattern of significantly increasing prevalence, especially among females and young, well-educated populations. Screening this population routinely for fatigue is vital to optimise assessment, care and review of the effectiveness of nursing interventions, ultimately promoting productivity and enhancing HRQoL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».